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学术海报:车头时距(间距)分布模型综述、基于趋势分析的交通流时间序列分析、无人车智能测试

发布时间:2018-04-11 15:02:57.0   阅读次数:

         

主讲人:清华大学 李力 副教授 (IEEE Fellow)

时 间:2018年4月16日(星期一)上午9:00

地 点:犀浦校区交运大楼417会议厅

 

主讲人简介:

李力,清华大学自动化系副教授,主要研究方向为人工智能和智能控制,智能交通和智能汽车。曾主持完成国家自然基金重大项目等多个项目,以第一作者或通讯作者发表SCI论文70余篇。目前为IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems期刊Associate Editor和自动化学报编委。担任2009、2018两届IEEE Intelligent Vehicles Symposium会议Program Co-Chair。2018年当选IEEE智能交通系统协会协同驾驶专委会主席。2017年入选IEEE Fellow。

 

讲座简介:

作为一种重要的中观交通流模型,车头时距(间距)分布不仅给出了驾驶行为随机性的本质刻画,而且也串联起了微观跟车模型和宏观交通流测量之间的联系。我们回顾了过去70年该方向的不同模型及其适用范围,并介绍了最近10年的最新研究成果。

由于城市交通流有着明显的日相似性,趋势分析成为分析城市交通流时间序列的重要手段。我们详细阐述了交通流异常数据分析,缺失数据补偿,数据压缩和交通流预测等问题均和趋势分析紧密联系在一起,并介绍了如何利于去趋势方法提高预测精度。

当今无人车研发受到社会高度关注。但频发的事故也让大众对无人车的智能产生了疑虑。自美国DARPA Grand challenge比赛以来,研究者对于如何测试无人车开展了大量研究。本次报告将探讨人工智能和智能测试之间的联系,分析如何评测无人车的智能水平和上路标准,介绍中国无人车未来挑战赛和国内多家单位共同建设的常熟测试基地,并讨论未来无人驾驶系统的设计和实现。